数据仓库与数据库存在显著差异。五大关键区别包括：目标、数据结构、数据源、查询用途和性能。数据仓库旨在支持数据分析和决策，采用多维数据结构，汇集来自多个数据源，用于复杂查询，且性能要求高；而数据库则主要用于事务处理，结构化数据，单一数据源，适用于简单查询，性能要求相对较低。
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定义与用途
数据仓库与数据库都是用于存储、管理和分析数据的工具，但它们在定义和用途上存在明显差异。
1、数据库
数据库是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它主要用于支持日常业务操作，如客户关系管理（CRM）、财务和人力资源等，数据库通常采用关系型模型，能够高效地处理事务性操作。
2、数据仓库
数据仓库是一种用于存储、管理和分析数据的系统，它主要用于支持企业决策制定，如市场分析、销售预测等，数据仓库采用多维数据模型，能够对海量数据进行高效的分析和挖掘。
数据结构
数据仓库与数据库在数据结构上存在显著差异。
1、数据库
数据库采用关系型模型，数据以表格形式存储，每个表格包含多个字段，用于描述实体属性，数据库中的数据结构相对简单，便于管理和维护。
2、数据仓库
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数据仓库采用多维数据模型，数据以立方体形式存储，包含多个维度和度量，维度表示数据的分类，如时间、地区、产品等；度量表示数据的数值，如销售额、利润等，多维数据模型能够更好地满足复杂查询和分析需求。
数据集成
数据仓库与数据库在数据集成方面存在差异。
1、数据库
数据库通常采用实时数据集成，即数据在产生时立即存储到数据库中，这种集成方式适用于处理日常业务操作，但无法满足企业决策制定对历史数据的需求。
2、数据仓库
数据仓库采用批量数据集成，即定期从多个数据源提取数据，进行清洗、转换和加载，这种集成方式能够保证数据仓库中数据的准确性和完整性，满足企业决策制定对历史数据的需求。
数据粒度
数据仓库与数据库在数据粒度上存在差异。
1、数据库
数据库中的数据粒度通常较高，即数据以详细程度较高的形式存储，这种粒度适用于处理日常业务操作，但无法满足企业决策制定对数据聚合和分析的需求。
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2、数据仓库
数据仓库中的数据粒度较低，即数据以聚合形式存储，这种粒度能够更好地满足企业决策制定对数据分析和挖掘的需求。
数据更新频率
数据仓库与数据库在数据更新频率上存在差异。
1、数据库
数据库中的数据更新频率较高，即数据在产生时立即更新，这种更新频率适用于处理日常业务操作，但无法满足企业决策制定对历史数据的需求。
2、数据仓库
数据仓库中的数据更新频率较低，即数据定期更新，这种更新频率能够保证数据仓库中数据的准确性和完整性，满足企业决策制定对历史数据的需求。
数据仓库与数据库在定义、用途、数据结构、数据集成、数据粒度和数据更新频率等方面存在显著差异，企业应根据自身需求选择合适的数据存储和分析工具，以实现高效的数据管理和决策制定。
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